计算机工程与应用 ›› 2017, Vol. 53 ›› Issue (7): 197-201.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1509-0174
齐 梅1,胡 敏2
QI Mei1, HU Min2
摘要: 针对词袋模型完全忽略空间位置信息的问题,提出了一种多方向空间词袋模型的物体识别方法。该算法通过空间金字塔划分,形成图像的空间子区域特征表达;分别在水平、垂直和倾斜[±45°]上对图像局部特征向量进行投影,得到图像在多方向上的空间结构信息;采用样本视觉词典方法,既减少了不同物体类别样本带来的冗余影响,又降低了特征维数。在Caltech101和Caltech256物体库上进行了对比实验,实验结果验证了算法的有效性。